~AI画像認識技術の基礎、導入プロジェクトの進め方、品質保証への対応~ 

セミナー趣旨

 ここ数年、AI(人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
 かたや、製造現場ではAI外観検査(画像識別)を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。画像データの前処理にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
 そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。

受講対象・レベル

・AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

・AI画像認識技術の基礎・原理
・AI画像認識システム導入の進め方
・画像取得の際の留意点

セミナープログラム

1.AI画像認識システムの動向と導入基礎
 1-1 AI画像認識の基礎
 1-2 国内外のAI画像認識の最新事例
 1-3 AI画像認識システムのメリット
 1-4 AI画像認識システム導入時の留意点
 1-5「機械学習」と「深層学習」の選択

2.AI画像認識システムの各種実例
 2-1 パン識別システム「BakeryScan」の特徴と実際
  (1) BakeryScanのシステム構成
  (2) BakeryScanの画像処理(特徴量の抽出方法等)
  (3) パン識別にかかる課題
  (4) 現場導入時の課題
  (5) BakeryScanのアルゴリズムの改良
 2-2 不織布画像検査システムの特徴と実際
  (1) 不織布の異物検査
  (2) 既存の画像検査システムの課題
  (3) 不織布画像検査システムの構成と特徴
  (4) 機械学習による異物判別
 2-3 油圧部品についての自動外観検査システムの特徴と実際
  (1) 外観検査の課題
  (2) 正常・異常判別と機械学習による2クラス分類
  (3) AIの限界とデータセットの不均衡
  (4) ONE Class SVM(OCSVM)による良品学習
  (5) OCSVMの課題とVAEによる異常検出
  (6) 導入した外観検査システムとロボットのハンドカメラによる撮像
  (7) VAEによる傷検出と誤検出の改善

3.AI外観検査のはじめ方と機械学習を意識した画像データ準備・前処理
 3-1 AI外観検査の進め方
  (1) 検査項目の網羅と評価基準の明確化
  (2) 試作開発の前段階における概念実証(PoC)
 3-2 機械学習を意識した画像データ(学習データ)の準備
  (1) 画像撮影時の注意点
  (2) オススメのPoC用撮影環境
 3-3 学習が難しい画像
  (1) 撮影環境や条件のばらつき
  (2) 背景によるご認識の例
 3-4 学習しやすい画像のための前処理

4.学習データの量と質の課題
 4-1 学習データの準備にかかる負荷(画像の収集、ラベルの付与)
 4-2 学習データはどの程度必要か
 4-3 外観検査における学習データの質の課題(データの不均衡)
 4-4 学習データの拡張(Data Augmentation)
 4-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応

5.識別根拠の課題と品質保証への対応
 5-1 Deep Learningは内部分析が困難
 5-2 説明可能性・解釈性(XAI)に関する技術
 5-3 Deep Learningが着目しているところ(Grad-CAM)

6.AI画像認識システム導入の進め方
 6-1 要求定義の取りまとめ
 6-2 AI機能の選定
 6-3 社内教育とプロジェクトの立ち上げ方(産学連携助成の活用等)
 6-4 学習データの準備とその留意点
 6-5 概念実証(PoC)の特徴・考え方・進め方
 6-6 ラインでの実運用
 6-7 運用による精度向上


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セミナー講師

兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士(工学)森本 雅和 氏

セミナー受講料

49,500円(税込、資料付)
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